本文關(guān)鍵詞：基于現(xiàn)代優(yōu)化算法的電廠勵(lì)磁改造的研究　出處：《湖北工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：勵(lì)磁控制對(duì)電廠電力的穩(wěn)定發(fā)送方面起著十分必要的作用,近年來(lái),電力系統(tǒng)規(guī)模增大,科技發(fā)展,自動(dòng)化理論和應(yīng)用都在進(jìn)步,在電廠勵(lì)磁系統(tǒng)及其控制方面都有了越來(lái)越多的理論并投入應(yīng)用。本文所做的工作如下:(1)對(duì)電廠發(fā)電機(jī)勵(lì)磁系統(tǒng)建模,介紹勵(lì)磁系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和其中的傳遞函數(shù),再分別對(duì)勵(lì)磁系統(tǒng)各部分單元進(jìn)行建模和參數(shù)分析,最后整合對(duì)整個(gè)勵(lì)磁系統(tǒng)進(jìn)行建模。(2)對(duì)電廠發(fā)電機(jī)勵(lì)磁系統(tǒng)進(jìn)行參數(shù)辨識(shí),分別用頻域法、時(shí)域法、現(xiàn)代優(yōu)化算法來(lái)進(jìn)行勵(lì)磁系統(tǒng)的參數(shù)辨識(shí),頻域法使用的是快速傅里葉變換,時(shí)域法使用的是PLPF法,現(xiàn)代優(yōu)化算法設(shè)計(jì)了兩種,第一種是改進(jìn)了遺傳算法來(lái)進(jìn)行參數(shù)辨識(shí),并進(jìn)行matlab實(shí)例分析,第二種是基于支持向量機(jī)和粒子群算法的參數(shù)辨識(shí),并進(jìn)行matlab實(shí)際分析。(3)對(duì)電廠發(fā)電機(jī)勵(lì)磁系統(tǒng)的控制系統(tǒng)進(jìn)行基于現(xiàn)代優(yōu)化算法的改造,對(duì)勵(lì)磁控制系統(tǒng)進(jìn)行介紹,并研究了變精度粗糙集和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論,利用它們進(jìn)行了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的勵(lì)磁控制系統(tǒng)改進(jìn)設(shè)計(jì)。
[Abstract]:Excitation control plays a very important role in the stable transmission of power plant. In recent years, the scale of power system has increased, the development of science and technology, automation theory and application are progressing. There are more and more theories and applications in power plant excitation system and its control. The work done in this paper is as follows: 1) Modeling of generator excitation system in power plant. This paper introduces the structure of excitation system and its transfer function, and then models and analyzes the parameters of each part of excitation system. Finally, the whole excitation system is modeled. 2) the parameters of generator excitation system are identified by frequency domain method, time domain method and modern optimization algorithm. The frequency domain method uses the fast Fourier transform, the time domain method uses the PLPF method, and the modern optimization algorithm designs two kinds, the first one is to improve the genetic algorithm to carry on the parameter identification. The second is parameter identification based on support vector machine and particle swarm optimization. The control system of generator excitation system in power plant is reformed based on modern optimization algorithm, and the excitation control system is introduced. The theory of variable precision rough set and RBF neural network is studied, and the improved design of excitation control system based on neural network is carried out.
【學(xué)位授予單位】：湖北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP18;TM62

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1428373